涕零
A. 嘉立创EDA永久免费的背后，是谁在支撑它发展
立创eda是一个集团的公司的，还有元器件商城，pcb打样这些业务的，虽然比其他地方采购贵些但是不会买到假货，所以是以质量和服务取胜的了，商城的收入就给立创eda发展了，立创eda也能招来商城的顾客。这就是立创和其他形形色色的各种元器件在线商城的区别了，所以立创现在才能获得在电子爱好者和工程师之间的地位
立创eda运营的这点费用相对于商城的利润来说根本不算什么，再加上经常做些活动什么的，目前应该还是没有什么盈利的，还是推广阶段了，之后也应该主要靠商城和pcb打样smt什么的盈利，立创eda和oshwhub开源硬件平台可以拉来顾客，加上商城的各种活动，初期有了用户量也就能提高服务的质量，推广期过后也就会有更多人来买单
B. 怎样进行大数据的入门级学习
1R programming如果只是想初步了解一下R语言已经R在数据分析方面的应用，那不妨就看看这两本：R in action：我的R语言大数据101。其实对于一个没有任何编程基础的人来说，一开始就学这本书，学习曲线可能会比较陡峭。但如果配合上一些辅助材料，如官方发布的 R basics2PythonThink Python，ThinkStats，Think Bayes：这是Allen B. Downey写的著名的Think Xseries三大卷。其实是三本精致的小册子，如果想快速地掌握Python在统计方面的操作，好好阅读这三本书，认真做习题，答案链接在书里有。这三本书学通了，就可以上手用Python进行基本的统计建模了。3Exploratory Data Analysis 和 Data VisualizationExploratory DataAnalysis：JohnTukey写于1977年的经典老教材，是这一领域的开山之作。如今EDA已经是统计学里的重要一支，但当时还是有很多人对他的工作不屑一顾。可他爱数据，坚信数据可以以一种出人意料的方式呈现出来。正是他的努力，让数据可视化成为一门无比迷人的技术。4Machine Learning Data Mining这一块就不多说了，不是因为它不重要，而是因为它太太太重要。所以这一部分就推两本书，都是”世界名著“，都比较难读，需要一点点地啃。这两本书拿下，基本就算是登堂入室了。其实作为机器学习的延伸和深化，概率图模型（PGM）和深度学习（deeplearning）同样值得研究，特别是后者现在简直火得不得了。但PGM偏难，啃K.Daphne那本大作实在太烧脑，也没必要，而且在数据领域的应用也不算很广。deeplearning目前工业界的步子迈得比学术界的大，各个domain的应用如火如荼，但要有公认的好教材问世则还需时日，所以PGM和deeplearning这两块就不荐书了。
C. 政府利用大数据分析可以怎么样
大数据时代的到来为政府治理理念的转型带来了新机遇。对于政府而言，要提升自身的治理能力，必须要在其中融入新的思维和新的文化，在这一方面，大数据中的数据思维与文化模式可以为政府治理工作的转型提供思路，如果将大数据充分地利用起来，政府治理工作便可以实现多层次、多元化、多角度发展，最终实现政府管理工作以公共服务为主、协同共治为辅的目的。如今，政府开展治理工作时，不能仅仅依靠传统的经验了，任何工作都必须要基于数据的基础上开展，这就要求政府工作人员深入到群众之中，采集客观资料，并进行科学的实证分析，以此作为开展工作的基础。也就是说，任何一项工作的开展都必须要用数据来说话，这对于促进政府工作的转型有着非常积极的效果。大数据为政府治理模式的创新带来了新的发展机遇。大数据是对海量数据的科学运算，人们可以找寻到不同数据之间的密切联系，这也是大数据方法论的思想。此外，在大数据技术平台的支持下，人们可以采用众包、外包等一系列的组织模式来革新政府治理的组织架构，将传统的组织架构向合作、协同方面进行转型，从这一层面而言，将大数据理论引入到政府治理工作中，可以为政府治理模式的开展提供创新的模式。种种实践证实，大数据给政府治理模式的创新主要带来了几个方面的发展机遇：一是促进了政府治理模式从粗放式到精细化的转型；二是促进了政府治理模式从单一性到协同共享性的转型；三是促进了政府治理模式从被动性到主动性的转型。大数据时代的到来提升了政府决策工作的科学性。近年来，政府各项公共事务变得越来越复杂，仅仅依靠工作人员的个人感知是无法对所有事务做出科学、准确的判断的，要想从根本上提升政府决策工作的科学性，就需要合理应用大数据思维模式，收集数据，分析现阶段经济社会运行过程中的规律，采取合理的数据挖掘来开展决策工作。从本质上而言，大数据给政府决策部门带来了如下的改变：首先，在制定决策时，政府的决定已经不是个别领导的决策，而是必须要使用数据说话，根据数据来制定出决策，与传统的决策模式相比，该种决策模式更加的科学、精准；其次，在决策实施跟踪阶段，政府可以充分利用社交网络与物联网来分析决策的实施情况，利用数据对实施成果进行监控，这可以帮助政府及时地调整决策方向和决策模式。大数据为政府服务效能的提升带来新的机遇。要提升政府的综合治理能力，必须采取科学有效的措施提升政府的服务效能，这也是大数据背景下建设服务型政府的关键性因素。在政府治理的背景下，要提升政府的服务效能，不仅需要提升政府行政部门的审批效率，还要采取相应的措施提升政府公共服务产品的质量。一是在提升行政审批效率方面，凭借大数据能够帮助政府打破不同部门之间的信息孤岛，构建出完善的行政审批服务云平台，利用大数据能真正的为老百姓办实事，为老百姓节约时间，这既有效提升了政府开展行政工作的效率，还可以大范围的节约政府开支。二是在提升公共产品的服务质量方面，政府工作人员可以利用大数据对公共服务产品的数据进行深入的分析与挖掘，让公共服务产品供给走向个性化、分层化以及精准化发展道路。还可以利用大数据的兼容性和开放性，鼓励越来越多的社会大众参与到政府决策活动中，让他们对政府决策工作进行科学的监督，不断提升公共服务产品的综合质量。
D. 深圳市2021年数字经济产业扶持计划中数字经济产业链关键环节提升扶持包含哪些领域
您好，很高兴为您解答！数字经济产业链关键环节提升扶持计划扶持领域包含：支持申报单内位围绕产业链容关键环节，以创新集聚优势资源和提升产业层级为战略任务，以重点领域服务和模式创新、重大战略布局、规模化示范应用推广、关键技术工艺提升、生产环节核心技术掌握为目标，实施对经济或社会经济效益显著、产业发展起到支撑引领作用或主要性能指标取得突破的新产品应用推广的项目。1.信息技术应用创新：重点支持基于鲲鹏等国产信息技术路线的基础软件、应用软件等领域，以及CAD、CAE、EDA等工业软件领域。2.互联网：重点支持互联网生产服务平台、互联网生活服务平台、互联网科技创新平台等领域（不含电子商务平台和工业互联网平台）。3.大数据:重点支持数据采集、数据清洗、数据分析发掘、数据可视化、大数据行业应用等领域。4.云计算：重点支持基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）等领域。5.信息安全：重点支持网络安全、虚拟主机安全、操作系统安全、数据库安全、应用安全等领域。6.区块链：重点支持区块链底层平台建设，以及在金融、政务、教育、医疗、交通等领域的应用。希望对您有所帮助！
E. 怎样进行大数据的入门级学习
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
F. 数据科学 怎样进行大数据的入门级学习
数据科学 怎样进行大数据的入门级学习？数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题：1. data pre-processing;(数据预处理）2. data interpretation；（数据解读）3.data modeling and analysis.（数据建模与分析）这也就是我们做数据工作的三个大步骤：1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据；2、我们想看看数据“长什么样”，有什么特点和规律；3、按照自己的需要，比如要对数据贴标签分类，或者预测，或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息，都要对数据建模，得到output。这三个步骤未必严谨，每个大步骤下面可能依问题的不同也会有不同的小步骤，但按我这几年的经验来看，按照这个大思路走，数据一般不会做跑偏。这样看来，数据科学其实就是门复合型的技术，既然是技术就从编程语言谈起吧，为了简练，只说说R和Python。但既然是荐数据科学方面的书，我这里就不提R/Python编程基础之类的书了，直接上跟数据科学相关的。R programming如果只是想初步了解一下R语言已经R在数据分析方面的应用，那不妨就看看这两本：R in action：我的R语言大数据101。其实对于一个没有任何编程基础的人来说，一开始就学这本书，学习曲线可能会比较陡峭。但如果配合上一些辅助材料，如官方发布的R basics（http://cran.r-project.org/doc/contrib/usingR.pdf），stackoverflow上有tag-R的问题集（Newest ‘r’ Questions），遇到复杂的问题可在上面搜索，总会找到解决方案的。这样一来，用这本书拿来入门学习也问题不大。而且这本书作者写得也比较轻松，紧贴实战。Data analysis and graphics using R：使用R语言做数据分析的入门书。这本书的特点也是紧贴实战，没有过多地讲解统计学理论，所以喜欢通过情境应用来学习的人应该会喜欢这本入门书。而且这本书可读性比较强，也就是说哪怕你手头没电脑写不了代码，有事没事拿出这本书翻一翻，也能读得进去。但如果你先用R来从事实实在在的数据工作，那么上面两本恐怕不够，还需要这些：Modern applied statistics with S：这本书里统计学的理论就讲得比较多了，好处就是你可以用一本书既复习了统计学，又学了R语言。（S/Splus和R的关系就类似于Unix和Linux，所以用S教程学习R，一点问题都没有）Data manipulation with R：这本书实务性很强，它教给你怎么从不同格式的原始数据文件里读取、清洗、转换、整合成高质量的数据。当然和任何一本注重实战的书一样，本书也有丰富的真实数据或模拟数据供你练习。对于真正从事数据处理工作的人来说，这本书的内容非常重要，因为对于任何研究，一项熟练的数据预处理技能可以帮你节省大量的时间和精力。否则，你的研究总是要等待你的数据。R Graphics Cookbook：想用R做可视化，就用这本书吧。150多个recipes，足以帮你应付绝大多数类型的数据。以我现在极业余的可视化操作水平来看，R是最容易做出最漂亮的图表的工具了。An introction to statistical learning with application in R：这本书算是著名的the element of statistical learning的姊妹篇，后者更注重统计（机器）学习的模型和算法，而前者所涉及的模型和算法原没有后者全面或深入，但却是用R来学习和应用机器学习的很好的入口。A handbook of statistical analysis using R：这本书内容同样非常扎实，很多统计学的学生就是用这本书来学习用R来进行统计建模的。PythonThink Python，Think Stats，Think Bayes：这是Allen B. Downey写的著名的Think X series三大卷。其实是三本精致的小册子，如果想快速地掌握Python在统计方面的操作，好好阅读这三本书，认真做习题，答案链接在书里有。这三本书学通了，就可以上手用Python进行基本的统计建模了。Python For Data Analysis： 作者是pandas的主要开发者，也正是Pandas使Python能够像R一样拥有dataframe的功能，能够处理结构比较复杂的数据。这本书其实analysis讲得不多，说成数据处理应该更合适。掌握了这本书，处理各种糟心的数据就问题不大了。Introction to Python for Econometrics, Statistics and Data Analysis：这本书第一章就告诉你要安装Numpy, Scipy, Matplotlib, Pandas, IPython等等。然后接下来的十好几章就是逐一介绍这几个库该怎么用。很全面，但读起来比较枯燥，可以用来当工具书。Practical Data Analysis： 这本书挺奇葩，貌似很畅销，但作者把内容安排得东一榔头西一棒子，什么都讲一点，但一个都没讲透。这本书可以作为我们学习数据分析的一个索引，看到哪块内容有意思，就顺着它这个藤去摸更多的瓜。Python Data Visualization Cookbook： 用Python做可视化的教材肯定不少，我看过的也就这一本，觉得还不错。其实这类书差别都不会很大，咬住一本啃下来就是王道Exploratory Data Analysis 和 Data VisualizationExploratory Data Analysis：John Tukey写于1977年的经典老教材，是这一领域的开山之作。如今EDA已经是统计学里的重要一支，但当时还是有很多人对他的工作不屑一顾。可他爱数据，坚信数据可以以一种出人意料的方式呈现出来。正是他的努力，让数据可视化成为一门无比迷人的技术。但这本书不推荐阅读了，内容略过时。要想完整地了解EDA，推荐下一本：Exploratory Data Analysis with MATLAB：这本书虽然标题带了个MATLAB，但实际上内容几乎没怎么讲MATLAB，只是每讲一个方法的时候就列出对应的MATALB函数。这本书的重要之处在于，这是我读过的讲EDA最系统的一本书，除了对visualization有不输于John Tucky的讲解外，对于高维的数据集，通过怎样的方法才能让我们从中找到潜在的pattern，这本书也做了详尽的讲解。全书所以案例都有对应的MATALB代码，而且还提供了GUI（图形用户界面）。所以这本书学起来还是相当轻松愉悦的。Visualize This：中译本叫“鲜活的数据”，作者是个“超级数据迷”，建立了一个叫http://flowingdata.com的网页展示他的数据可视化作品，这本书告诉你该选择什么样的可视化工具，然后告诉你怎样visualize关系型数据、时间序列、空间数据等，最后你就可以用数据讲故事了。如果你只想感受一下数据可视化是个什么，可以直接点开下面这个链接感受下吧！A tour through the visualization zoo（A Tour Through the Visualization Zoo）Machine Learning & Data Mining这一块就不多说了，不是因为它不重要，而是因为它太太太重要。所以这一部分就推两本书，都是”世界名著“，都比较难读，需要一点点地啃。这两本书拿下，基本就算是登堂入室了。其实作为机器学习的延伸和深化，概率图模型（PGM）和深度学习（deep learning）同样值得研究，特别是后者现在简直火得不得了。但PGM偏难，啃K.Daphne那本大作实在太烧脑，也没必要，而且在数据领域的应用也不算很广。deep learning目前工业界的步子迈得比学术界的大，各个domain的应用如火如荼，但要有公认的好教材问世则还需时日，所以PGM和deep learning这两块就不荐书了。The Element of Statistical Learning：要学机器学习，如果让我只推荐一本书，我就推荐这本巨著。Hastie、Tibshirani、Friedman这三位大牛写书写得太用心了，大厦建得够高够大，结构也非常严谨，而且很有前瞻性，纳入了很多前沿的内容，而不仅仅是一部综述性的教材。（图表也做得非常漂亮，应该是用R语言的ggplot2做的。）这本书注重讲解模型和算法本身，所以需要具备比较扎实的数理基础，啃起这本书来才不会太吃力。事实上掌握模型和算法的原理非常重要。机器学习（统计学习）的库现在已经非常丰富，即使你没有完全搞懂某个模型或算法的原理和过程，只要会用那几个库，机器学习也能做得下去。但你会发现你把数据代进去，效果永远都不好。但是，当你透彻地理解了模型和算法本身，你再调用那几个库的时候，心情是完全不一样的，效果也不一样。Data Mining: Concepts and Techniques, by Jiawei Han and Micheline Kamber 数据挖掘的教材汗牛充栋，之所以推荐这本韩家炜爷爷的，是因为虽然他这本书的出发点是应用，但原理上的内容也一点没有落下，内容非常完整。而且紧跟时代，更新的很快，我看过的是第二版，就已经加进去了social network analysis这种当时的前沿内容。现在已经有第三版了，我还没看过，但应该也加入了不少新内容。其实这本书并不难读，只是篇幅较长，啃起来比较耗时。其实这两本书里单拎出来一块内容可能又是几本书的节奏，比如bayesian方法，再拿出两三本书来讲也不为过，我个人用到的比较多，而且也确实有不少好书。但并非是所有data scientist都要用到，所以这一块就不再细说。还有一些印象比较深刻的书：Big Data Glossary： 主要讲解大数据处理技术及工具，内容涵盖了NoSQL，MapRece，Storage，Servers，NLP库与工具包，机器学习工具包，数据可视化工具包，数据清洗，序列化指南等等。总之，是一本辞典式的大数据入门指导。Mining of Massive Datasets：这本书是斯坦福大学Web Mining的讲义，里面很多内容与韩家炜的Data Mining那本书重合，但这本书里详细地讲了MapRece的设计原理，PageRank（Google创业时期的核心排序算法，现在也在不断优化更新）讲解得也比较详细。Developing Analytic Talent： 作者是个从事了十几年数据工作的geek，技术博客写得很有个人风格，写的内容都比较偏门，通常只有具备相关数据处理经验的人能体会出来，丝毫不照顾初学者的感受。比如他会谈到当数据流更新太快时该怎么办，或者MapRece在什么时候不好用的问题，才不管你懂不懂相关基础原理。所以这本书不太适合初学者阅读。这本书其实是作者的博客文章的集结，用how to become a data scientist的逻辑把他近几年的博客文章串联了起来。Past, Present and Future of Statistical Science：这本书是由COPSS（统计学社主席委员会，由国际各大统计学会的带头人组成）在50周年出版的一本纪念册，里面有50位统计学家每人分别贡献出的一两篇文章，有的回忆了自己当年如何走上统计学这条路，有的探讨了一些统计学的根本问题，有的谈了谈自己在从事的前沿研究，有的则给年轻一代写下了寄语。非常有爱的一本书。其它资料Harvard Data Science：这是H大的Data science在线课，我没有修过，但口碑很好。这门课需要费用8千刀左右，比起华盛顿大学的4千刀的Data science在线课虽贵一倍，但比斯坦福的14千刀要便宜将近一半（而且斯坦福的更偏计算机）。如果想自学，早有好心人分享了slides:（https://drive.google.com/folderview?id=0BxYkKyLxfsNVd0xicUVDS1dIS0k&usp=sharing）和homeworks and solutions:（https://github.com/cs109/content）PyData：PyData是来自各个domain的用Python做数据的人每年举行一次的聚会，期间会有各路牛人举行一些规模不大的seminar或workshop，有好心人已经把video上传到github，有兴趣的去认领吧（DataTau/datascience-anthology-pydata · GitHub）工具R/Python/MATLAB（必备）：如果是做数据分析和模型开发，以我的观察来看，使用这三种工具的最多。R生来就是一个统计学家开发的软件，所做的事也自然围绕统计学展开。MATLAB虽然算不上是个专业的数据分析工具，但因为很多人不是专业做数据的，做数据还是为了自己的domain expertise（特别是科学计算、信号处理等），而MATLAB又是个强大无比的Domain expertise工具，所以很多人也就顺带让MATLAB也承担了数据处理的工作，虽然它有时候显得效率不高。Python虽然不是做数据分析的专业软件，但作为一个面向对象的高级动态语言，其开源的生态使Python拥有无比丰富的库，Numpy, Scipy 实现了矩阵运算/科学计算，相当于实现了MATLAB的功能，Pandas又使Python能够像R一样处理dataframe，scikit-learn又实现了机器学习。SQL（必备）：虽然现在人们都说传统的关系型数据库如Oracle、MySQL越来越无法适应大数据的发展，但对于很多人来说，他们每天都有处理数据的需要，但可能一辈子都没机会接触TB级的数据。不管怎么说，不论是用关系型还是非关系型数据库，SQL语言是必须要掌握的技能，用什么数据库视具体情况而定。MongoDB（可选）：目前最受欢迎的非关系型数据库NoSQL之一，不少人认为MongoDB完全可以取代mySQL。确实MongoDB方便易用，扩展性强，Web2.0时代的必需品。Hadoop/Spark/Storm（可选）: MapRece是当前最著名也是运用最广泛的分布式计算框架，由Google建立。Hadoop/Spark/storm都是基于MapRece的框架建立起来的分布式计算系统，要说他们之间的区别就是，Hadoop用硬盘存储数据，Spark用内存存储数据，Storm只接受实时数据流而不存储数据。一言以蔽之，如果数据是离线的，如果数据比较复杂且对处理速度要求一般，就Hadoop，如果要速度，就Spark，如果数据是在线的实时的流数据，就Storm。OpenRefine（可选）：Google开发的一个易于操作的数据清洗工具，可以实现一些基本的清洗功能。Tableau（可选）：一个可交互的数据可视化工具，操作简单，开箱即用。而且图表都设计得非常漂亮。专业版1999美刀，终身使用。媒体和公关方面用得比较多。Gephi（可选）：跟Tableau类似，都是那种可交互的可视化工具，不需要编程基础，生成的图表在美学和设计上也是花了心血的。更擅长复杂网络的可视化。
G. 怎样进行大数据的入门级学习
1R programming如果只是想初步了解一下R语言已经R在数据分析方面的应用，那不妨就看看这两本：R in action：我的R语言大数据101。其实对于一个没有任何编程基础的人来说，一开始就学这本书，学习曲线可能会比较陡峭。但如果配合上一些辅助材料，如官方发布的 R basics2PythonThink Python，ThinkStats，Think Bayes：这是Allen B. Downey写的著名的Think Xseries三大卷。其实是三本精致的小册子，如果想快速地掌握Python在统计方面的操作，好好阅读这三本书，认真做习题，答案链接在书里有。这三本书学通了，就可以上手用Python进行基本的统计建模了。3Exploratory Data Analysis 和 Data VisualizationExploratory DataAnalysis：JohnTukey写于1977年的经典老教材，是这一领域的开山之作。如今EDA已经是统计学里的重要一支，但当时还是有很多人对他的工作不屑一顾。可他爱数据，坚信数据可以以一种出人意料的方式呈现出来。正是他的努力，让数据可视化成为一门无比迷人的技术。4Machine Learning & Data Mining这一块就不多说了，不是因为它不重要，而是因为它太太太重要。所以这一部分就推两本书，都是”世界名著“，都比较难读，需要一点点地啃。这两本书拿下，基本就算是登堂入室了。其实作为机器学习的延伸和深化，概率图模型（PGM）和深度学习（deeplearning）同样值得研究，特别是后者现在简直火得不得了。但PGM偏难，啃K.Daphne那本大作实在太烧脑，也没必要，而且在数据领域的应用也不算很广。deeplearning目前工业界的步子迈得比学术界的大，各个domain的应用如火如荼，但要有公认的好教材问世则还需时日，所以PGM和deeplearning这两块就不荐书了。
H. 有哪些比较靠谱的数据分析培训机构
靠谱的数据分析培训机构推荐选择【达内教育】，该机构师资强大，国内口碑良好，是值得信赖的培训机构。数据分析是一个检查、清理、转换和建模数据的过程，目的是发现有用的信息、告知结论和支持决策。数据分析有多个方面和方法，包括不同名称下的不同技术，并用于不同的商业、科学和社会科学领域。在当今的商业世界，【数据分析】在使决策更加科学并帮助企业更有效地运营方面发挥着作用。数据分析可分为描述性统计、探索性数据分析（EDA）和验证性数据分析（CDA）。EDA侧重于发现数据中的新特征，而CDA则侧重于确认或伪造现有假设。预测分析侧重于应用统计模型进行预测或分类，而文本分析应用统计、语言和结构技术从文本源中提取信息并对其进行分类。感兴趣的话点击此处，免费学习一下想了解更多有关大数据的相关信息，推荐咨询【达内教育】。该机构是引领行业的职业教育公司，致力于面向IT互联网行业培养人才，达内大型T专场招聘会每年定期举行，为学员搭建快捷高效的双选绿色通道，在提升学员的面试能力、积累面试经验同时也帮助不同技术方向的达内学员快速就业。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。
I. 生物医学工程专业与大数据算法专业相通吗
我以为经过媒体的普及，对生物医学工程这个专业没有误解，结果却大大出乎意料，大家还是把它看成生化环材中的生物系列，和生物工程混为一谈，像中山大学的生物医学工程居然几乎是全校分数最低的专业，比投档线只高一分，还不如生物、生态等专业，这就闹大乌龙了，生物医学工程分数应该和电子信息工程、电子科学与技术、微电子等专业分数差不多才合理。生物医学工程属于电子信息类专业或者准确来讲，是属于电子、医学、计算机交叉专业。从课程安排就可以看出来，主要课程有：模拟电子技术、数字电子技术、人体解剖学、生理学、基础生物学、生物化学、信号与系统、算法与数据结构、数据库原理、数字信号处理、EDA技术、数字图像处理、自动控制原理、医学成像原理、生物信息学、高等数学、线性代数、概率论与数理统计、计算机基础、C语言程序设计、微型计算机原理及接口技术、操作系统，80%的课程和电子、计算机相关，快接近通信工程和电子信息工程了。往大了说，生物医学工程专业综合工程学、生物学和医学的理论和方法，用电子技术、计算机技术及信息科学有关的基础理论知识以及医学与工程技术相结合，主要针对医疗仪器、医学仪器以及其它电子技术、计算机技术、信息产业等部门从事研究、开发。所以，它和医学、生物有关系，但和电子信息关系最大，不是医学类专业、生物类专业，是典型的工科专业，属于计算机和电子类专业大方向，毕业后授予的不是医学学士，而是工学学士。如果是自动化是制造业和IT产业的桥梁，生物医学工程则是医学和IT的桥梁，二者都是有交叉复合特点的弱电信息类专业，属于不错的专业系列，比大部分传统工科要好。就业举个平易近人的例子，像医学临床中的人工器官、超声波成像技术、CT、核磁共振等医疗技术和器械，就来自于生物医学工程技术，学生就业的主要去向为医疗器械领域的企业，比如迈瑞、联影、强生、GE、飞利浦、西门子等知名企业，也可以在医院工作的设备、影像科、临床工程、信息中心等相关科室工作。除了这些最相关的就业去向，生物医学工程也可以从数学算法，医学电子、生物医学信息学，生物医学光子等等。各高校的方向以下是生物医学工程比较强的学校。生物医学工程方向很多，不同的学校方向有差别，有的还和智能医疗大数据结合，比如复旦大学的医学影像方向。北航偏人体力学，骨骼相关，北大医偏人体力学、医用材料、生物结构等，华科和上交方向比较多，人体力学、神经工学、医学影像、医用材料、医用精仪、智能医疗、生物结构、生物信号，华科更偏电子。东南大学生物医学工程号称第一，有三个方向，生物纳米材料，人体力学和神经工学复合，重庆大学材料方向名气大，浙大的医用精仪基本上属于电子了。纳米、材料方向比较坑，其它都不错，生物医学工程强校本科都差不太多，研究生选好方向。生源质量排名和高校投档线排名，哪个更有利于志愿填报参考？发布于 2019-03-11高考志愿填报高考分数线
J. 中央民族大学计算机科学与技术专业有什么特色
计算机科学与技术专业(Computer Science & Technology) 培养目标系统掌握计算机硬件、软件的基本理论，培养德、智、体、美全面发展，具有良好的思想品德，熟练掌握计算机科学与技术基础理论、技术和方法，具有较强的系统观和系统构建的实践能力，满足社会发展需求的高素质计算机科学与技术专门人才。在人工智能、嵌入式和移动终端、大数据分析、自然语言处理（少数民族语言）等方面，具备良好的专业理论知识和较强的系统实现能力，能在相关领域从事研究、设计、开发、运营以及系统集成等方面工作。就业及深造前景毕业生就业前景广阔，能在科研机构、国家机关、企事业单位、公安武警、金融机构、教育和技术管理部门等从事科学研究、计算机应用开发及计算机教学工作。良好的学习基础、鲜明的专业特色、优秀的学生素质、出色的师资队伍、完整的培养体系、科学的管理方法、丰硕的科研成果和广泛的产业应用都将成为本专业毕业生迈向未来更高目标的基石。培养特色本专业拥有一支素质好、水平高的师资队伍，课程设置科学完备，实践条件优越。在加强专业基础的同时，培养出能够熟练进行程序设计和使用数据库技术、网络技术以及多媒体技术等解决实际问题的高级人才。开设的主要课程有计算机导论、程序设计基础、离散数学、数据结构、算法设计与分析、计算机组成基础、计算机体系结构、操作系统、数据库系统原理、编译原理、软件工程、计算机图形学、计算机网络、人工智能、数字电子技术、面向对象程序设计等。教学科研力量本专业是一支学术水平较高，业务能力强、认真负责的教师队伍。专业教师主持或参与了多项国家“973” 基金项目、国家“863”基金项目、国家自然科学基金项目和国家民委科研项目，并获得多项国家及省部级奖励。先后建立了计算机基础实验室、计算机软件实验室、EDA实验室、计算机操作系统实验室、计算机网络实验室、人工智能实验室、信息资源规划实验室、嵌入式系统实验室和计算机组成原理实验室。将自然语言（少数民族语言）信息处理、知识工程、计算机网络应用、云计算（包括大数据处理）和图像工程等方面的科研工作应用于本科教学环节中，经过多年实践教学获得丰硕的创新成果。本专业招收理工科类考生，学制四年，毕业时授予工学学士学位。